文化宣传共2364篇
排序
动手实现GraphRAG 检索效果大幅提升
1理解检索增强生成，RAG，检索增强生成，RAG，技术通过融合检索得到的文档和用户输入的查询，为语言模型注入了额外的上下文信息，这种结合不仅丰富了模型的知识库，还提升了其回答的准确性和相关性，例如，当用户提出涉及特定个人信息或商业数据的问题......
大幅提升RAG检索速度 优化文本嵌入
1简介文本嵌入技术能够将文字信息转换成高维向量表示的数字，提供了一种理解和处理文本数据的新方式，帮助我们更好地理解和处理文本数据，这些向量，也就是数字数组，能够捕捉文本的深层特征，进而支持多种应用，比如理解语义、进行文本分类、聚类、信息检索......
为数百万程序员引路~ NB！他12岁就能写代码
好的故事总能激励人前行，好的工作也是一个巨大的跳板！以及最关键的是敢于对你领导的不合理要求说&，ldquo，NO&，rdquo，！它不仅有助于保护我们自己的职业健康，也能真的确保项目以更合理和高效的方式推进这对你......
84秒跑通代码 最强AI程序员砸饭碗 像人一样思考！团队仅5人
继Devin之后，又一个AI软件工程师被刷屏了&，mdash，&，mdash，它叫Genie，号称目前地表最强，已经可以像人一样思考和行动了！那么这个&，ldquo，地表最强&，rdq......
适用于多模态大模型的大规模网页转代码数据集与评估框架 Web2Code
一、结论写在前面论文标题，Web2Code，ALargescaleWebpagetoCodeDatasetandEvaluationFrameworkforMultimodalLLMs论文链接，https，arxiv.orgpdf240......
最高1410亿参数 专用于法律的两个开源大模型
法国国家高等教育计算中心、巴黎萨克雷大学的研究人员联合开源了专用于法律领域的大模型&，mdash，&，mdash，SaulLM，SaulLM一共有540亿、1410亿两种参数，以及基础模型和指令微调两种版本，Sa......
无监督学习与深度学习 什么监督学习 它们之间有什么区别和联系
&，ldquo，监督学习，无监督学习与神经网络既有联系，又有区别&，rdquo，在学习机器学习的过程中，监督学习，无监督学习和深度学习是我们经常碰到几个名词，但很多人弄明白它们之间的关系，也不知道它们都能解决什么......
场景图知识增强多模态结构化表示能力
一、引言视觉语言模型，VLMs，已在多种多模态理解和生成任务中展现了显著的性能表现，然而，尽管这些多模态模型在广泛的任务中表现出色，但是它们能否有效地捕获结构化知识，即理解对象间关系以及对象与其属性间关系的能力，仍然是一个未解决的问题，如图......
Agent实战
随着AI应用工程的飞速发展，我们不难发现为大语言模型，LLMs，提供额外工具能大大增强其功能，举例来说，GPT3.5版本通过集成Bing搜索和Python解释器实现了能力的跃迁，GPTs则直接将api调用作为工具进行了集成，LLM会决定是直......
更智能的 快速理解 GraphRAG 构建更可靠 Chatbot
编者按，传统的检索增强生成，RAG，技术在处理需要深入理解实体关系的问题时常常力不从心，那么有什么新的技术可以突破这一限制吗，本文深入探讨了GraphRAG技术，这一创新方案通过将非结构化文本转化为结构化知识图谱，巧妙地解决了上述难题，Gr......